Language
Country/Area
No result found
Please try again with a different
query
"Never
Stop
Questioning"
Шесть уровней объединения данных: как они влияют на процесс принятия решений?
<р>
В современном мире, где все решают данные, их слияние становится критически важным процессом, направленным на объединение нескольких источников данных в более последовательную и точную информацию, чем может предоставить любой отдельный источник. Этот процесс не только улучшает качество информации, но и повышает эффективность процесса принятия решений. В зависимости от этапа обработки процесса слияния данных процесс обычно делится на три уровня: низкий, средний и высокий. Эти уровни можно разделить на шесть более конкретных уровней.
Уровень 0: Предварительная обработка источника (или оценка данных)
Уровень 1: Оценка объекта
Уровень 2: Ситуационная оценка
Уровень 3: Оценка воздействия (или детализация угроз)
Уровень 4: Детализация процесса (или управление ресурсами)
Уровень 5: Пользовательская детализация (или когнитивная детализация)
Уровень 6: Детализация задач (или управление задачами)
<р>
Хотя модель JDL (уровни 1–4) используется и сегодня, она подверглась некоторой критике, в первую очередь потому, что подразумевает, что уровни должны происходить последовательно, и не в полной мере демонстрирует потенциал ориентированности на человека. Модель DFIG учитывает значимость ситуационной осведомленности, сегментации пользователей и управления задачами. Несмотря на эти недостатки, модель JDL/DFIG по-прежнему ценна для визуализации процесса слияния данных, содействия обсуждению и общему пониманию, а также проектирования слияния информации на системном уровне.
Ключ к объединению данных заключается в том, что, объединяя различные источники информации, мы можем получить более ценные данные, которые помогут нам принимать решения.
Шесть уровней слияния данных
<р> Группа по информации о слиянии данных (DFIG) предлагает шесть уровней слияния данных: <ул>Объединение данных в геопространственных приложениях
<р> В области географических информационных систем (ГИС) слияние данных часто используется как синоним интеграции данных. В этих приложениях часто возникает необходимость объединить различные типы наборов данных в единый набор данных, содержащий все точки данных и временные шаги входных наборов данных. Этот объединенный набор данных отличается от простого супермножества тем, что его точки данных содержат атрибуты и метаданные, которые могут не быть включены в исходные наборы данных.По сути, процесс слияния создает более полное представление об окружающей среде, помогая ученым обнаруживать ключевые места и времена и генерировать новые идеи.
Интеграция данных против слияния данных
<р> За пределами геопространственного сообщества существуют различия в терминологии, используемой для интеграции и слияния данных. Если взять в качестве примера бизнес-аналитику, то интеграция данных описывает объединение данных, тогда как слияние данных — это сокращение или замена после интеграции. Интеграцию данных можно рассматривать как объединение наборов, в то время как слияние представляет собой метод сокращения наборов с более высокой достоверностью.Области применения
Несколько режимов обнаружения дорожного движения
<р> Данные с различных сенсорных технологий можно интеллектуально объединять для точного определения условий дорожного движения. Подход, основанный на слиянии данных, который использует акустические, визуальные и сенсорные данные, собранные вдоль обочины дороги, демонстрирует сильные стороны различных индивидуальных подходов.Слияние решений
<р> Во многих случаях географически разнесенные датчики ограничены по энергии и пропускной способности, поэтому необработанные данные о явлении обычно суммируются в виде нескольких бит. При выводе бинарных событий в крайних случаях только бинарные решения отправляются с датчиков в центр обработки решений (DFC) для повышения эффективности классификации.Улучшение ситуационной осведомленности
<р> Современные мобильные устройства обычно оснащены различными встроенными датчиками, включая датчики движения, датчики окружающей среды и датчики местоположения, которые можно использовать для улучшения ситуационной осведомленности. Благодаря методам обработки сигналов и слияния данных (таким как генерация признаков, технико-экономическое обоснование и анализ главных компонентов) эти данные датчиков значительно улучшат точность классификации устройством движений и состояний, связанных с контекстом.Технология слияния данных не только улучшает понимание людьми окружающей среды, но и повышает их способность принимать быстрые и эффективные решения в сложных ситуациях.
Развитие статистических методов
Байесовский авторегрессионный гауссовский процесс
<р> Гауссовский процесс — популярная модель машинного обучения. Если предположить, что между данными существует авторегрессионная связь и что каждый источник данных представляет собой гауссовский процесс, то это представляет собой задачу нелинейной байесовской регрессии.Полупараметрическая оценка
<р> Многие методы слияния данных предполагают, что существует общее условное распределение среди нескольких источников данных. Недавно разработанные методы позволяют эффективно оценивать результаты в рамках полупараметрических моделей. <р> Поскольку технология слияния данных продолжает развиваться, организациям и предприятиям необходимо задуматься о том, как эффективно применять эти слои при принятии важных решений, повышать точность анализа и определять будущие действия. Готовы ли вы использовать возможности слияния данных для улучшения своих возможностей принятия решений в эту эпоху, основанную на данных?Trending Knowledge
Сила чувств: как люди черпают мудрость выживания, используя множество чувств?
В ходе долгого процесса эволюции люди развили способность использовать несколько чувств для взаимодействия с окружающей средой. Эти чувства устраняют ограничения одного источника и дают людям уникальн
Слияние данных в географических информационных системах: почему это ключ к научному открытию?
Объединение данных — это процесс интеграции нескольких источников данных для получения более последовательной, точной и полезной информации, чем может предоставить любой отдельный источник. С развитие